抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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自動顔表情認識(FER)は多くの分野で重要な役割を果たしている。しかし,大部分の既存のFER技術は制約された条件下でタスクであり,実際の感情とは異なるに集中している。自然発現をシミュレートするために,行為データベースにおける試料の数は通常小さく,顔表情分類の能力を制限している。本論文では,自然な顔発現のための新規データベースは社会的イメージを活用に構築し,深いモデルを自然主義的データセットに基づいて訓練した。社会的ラベル付き画像のは特定のキーワードを用いた画像検索エンジンから得た。ジャンク画像洗浄のアルゴリズムは,誤分類の画像を除去するために利用した。収集した画像に基づいて,深い畳込みニューラルネットワークはこれらの自発的表現を認識するために学習される。実験を構築データセットと深いアプローチの利点を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】